Modelo de evolución de línea de costa IH-MOOSE considerando distintos enfoques de transporte de sedimentos

Abstract

RESUMEN: El manejo y planificación de las zonas costeras requiere herramientas avanzadas que permitan predecir con precisión la evolución de la línea de costa, una variable sujeta a procesos dinámicos como la erosión, sedimentación, mareas y olas. El presente trabajo evalúa el desempeño del modelo IH-MOOSE, un modelo tendente al equilibrio, aplicado a la Playa de Collaroy-Narrabeen, Australia, para predecir la evolución de la línea de costa a lo largo de 40 años (1979-2019). El estudio se centra en la evaluación de tres enfoques de transporte de sedimentos cross-shore (transversal) integrados en IH-MOOSE: Yates et al. (2009), Miller et al. (2004) y Lim et al. (2022) Para la evaluación, se siguió una metodología en la que se analizaron los resultados del modelo IH-MOOSE al considerar diferentes enfoques para el transporte de sedimentos, combinando la forma en planta de la playa y la rotación de la playa. La evaluación de los resultados se realizó a través de métricas como el error cuadrático medio (RMSE), el coeficiente de correlación de Pearson (ρ) y el índice de habilidad (Skill Index). Los resultados muestran que el modelo IH-MOOSE con el enfoque YA09 es el que mejor predice la evolución de la línea de costa, presentando un RMSE de 11.8 m y una correlación de 0.59, lo que indica una alta correspondencia entre los datos medidos y modelados. En cambio, los enfoques MD04 y L22 presentaron mayores dificultades para predecir el transporte, con RMSE ligeramente más altos (12.4 m y 12.3 m, respectivamente). En cuanto a la comparación entre los distintos enfoques, se encontró que YA09 es más eficiente ya que requiere menos datos de entrada, lo que lo hace una opción más adecuada para estudios con disponibilidad limitada de información detallada. Los enfoques MD04 y L22, aunque útiles para capturar tendencias generales, requieren más datos de entrada y mostraron una menor capacidad para predecir la evolución costera en escenarios con alta variabilidad sedimentaria. Este estudio proporciona una base sólida para futuras investigaciones en la modelación de la evolución de la línea de costa, proponiendo mejoras en la calibración de los modelos y la consideración de otros enfoques para mejorar la precisión en playas dinámicas. Además, se sugiere explorar la integración de otros modelos de transporte de sedimentos y la optimización del desempeño de IH-MOOSE.

ABSTRACT: Coastal zone management and planning require advanced tools that can accurately predict shoreline evolution, a variable subject to dynamic processes such as erosion, sedimentation, tides, and waves. This study evaluates the performance of the IH-MOOSE model, an equilibrium-based model applied to Collaroy-Narrabeen Beach, Australia, to predict shoreline evolution over 40 years (1979–2019). The study focuses on assessing three cross-shore sediment transport approaches integrated into IH-MOOSE: Yates et al. (2009), Miller et al. (2004), and Lim et al. (2022). The evaluation followed a methodology that analyzed the results of the IH-MOOSE model by considering different sediment transport approaches, combining the shoreline planform and beach rotation. The performance was assessed using metrics such as the root mean square error (RMSE), Pearson correlation coefficient (ρ), and Skill Index. The results show that the IH-MOOSE model with the YA09 approach provides the best prediction of shoreline evolution, with an RMSE of 11.8 m and a correlation of 0.59, indicating a strong correspondence between measured and modeled data. In contrast, the MD04 and L22 approaches encountered greater challenges in predicting sediment transport, with slightly higher RMSE values (12.4 m and 12.3 m, respectively). When comparing the different approaches, YA09 was found to be more efficient as it requires fewer input data, making it a more suitable option for studies with limited availability of detailed information. The MD04 and L22 approaches, although useful for capturing general trends, require more input data and demonstrated a lower capacity to predict shoreline evolution in scenarios with high sediment variability. This study provides a solid foundation for future research on shoreline evolution modeling, proposing improvements in model calibration and the consideration of alternative approaches to enhance accuracy in dynamic beach environments. Additionally, it is suggested to explore the integration of other sediment transport models and the optimization of IH-MOOSE's performance.